Factorio: как игра про заводы помогает понять пределы современного ИИ
Представьте, что вы руководитель, который хочет оценить потенциал сотрудника. Вы же не будете просить его решить простейшие задачи, которые под силу любому стажеру? Точно так же с искусственным интеллектом — чтобы понять его реальные возможности, нужны по-настоящему сложные испытания.
Почему обычные тесты больше не работают
Современные языковые модели (LLM) типа GPT-4 или Claude уже настолько продвинуты, что легко справляются с большинством стандартных тестов. Это как оценивать опытного финансового директора по умению складывать числа в столбик — такой подход просто не покажет реальный потенциал.
Исследователи Джек Хопкинс, Март Баклер и Акбир Хан предложили революционное решение — использовать популярную игру Factorio в качестве испытательного полигона для ИИ.
И вот почему это гениально:
Бесконечная сложность как преимущество
Factorio — это игра о построении автоматизированных заводов на чужой планете. Она начинается с простых задач (добыча руды вручную), но постепенно требует создания невероятно сложных производственных цепочек.Бизнес-аналогия: Это как разница между управлением небольшим семейным магазином и многонациональной корпорацией вроде Amazon или Tesla. Масштабы проблем и их сложность растут экспоненциально.Например:
- В начале игры вы производите 30 единиц ресурсов в минуту (как маленький цех)
- В продвинутой стадии — миллионы единиц в секунду (как глобальная производственная империя)
Два формата оценки
Исследователи предложили две методики тестирования:
- Лабораторные задания — 24 конкретные задачи с фиксированными ресурсами. Это как бизнес-кейсы на собеседовании: "Построй завод, который производит 10 электронных схем в минуту".
- Открытая игра — неограниченное задание на построение максимально эффективного завода на процедурно-генерированной карте. Это как сказать: "Вот стартап и инвестиции — сделай из этого unicorn".
Что показали испытания
Результаты тестирования шести передовых языковых моделей оказались отрезвляющими:
- Одна из лучших в классе ИИ-модель Claude 3.5 Sonnet выполнила только 7 из 24 лабораторных заданий
- Все модели испытывали серьезные проблемы с пространственным мышлением
Бизнес-пример: Представьте, что вы поручили топ-менеджеру с блестящим CV оптимизировать логистику на вашем складе, а он не смог даже правильно расставить стеллажи. Примерно такой уровень провала продемонстрировали лучшие ИИ-системы в Factorio.В открытой игре ситуация была еще показательней:
- ИИ смог освоить базовую автоматизацию (электрические буры для добычи ресурсов)
- Но не справился с созданием сложных автоматизированных линий (например, для производства электронных схем)
- Даже продвинутые модели не могли скоординировать работу более шести машин, когда продукт требовал больше трех ингредиентов
Бизнес-аналогия: Это как руководитель, который хорошо управляет отделом из 5-6 человек, но полностью теряется при необходимости координировать несколько департаментов со сложными взаимозависимостями.
Программирование как построение теории
Одна из самых интересных особенностей этого тестового окружения — способ взаимодействия ИИ с игрой. Агенты пишут Python-программы, которые отражают их понимание системы.
Этот подход перекликается с концепцией известного компьютерного ученого Питера Наура о "программировании как построении теории" — код не просто выполняет действия, но отражает ментальную модель того, как работает система.
Бизнес-пример: Это похоже на то, как опытный CEO создает бизнес-процессы компании. Они не просто перечень действий, а отражение его глубокого понимания рынка, продукта и команды.
Интересные выводы для бизнеса
- Ограничения текущего ИИ более серьезны, чем кажется. Несмотря на впечатляющие демонстрации, даже лучшие модели "спотыкаются" на задачах, требующих комплексного пространственного мышления и долгосрочного планирования.
- Количественная оценка возможностей. Factorio позволяет четко измерить "потолок" возможностей ИИ через объем производимых ресурсов — это как оценка бизнеса по выручке или EBITDA вместо расплывчатых обещаний.
- Пространственное мышление — ахиллесова пята ИИ. Если ваш бизнес требует сложной физической координации или оптимизации пространства (логистика, производство, строительство), не спешите полностью доверяться искусственному интеллекту.
- Benchmark с запасом на будущее. В отличие от большинства тестов, которые быстро становятся устаревшими, Factorio имеет такой высокий "потолок" сложности, что останется актуальным инструментом оценки ИИ на годы вперед.
Выводы очевидны: несмотря на впечатляющий прогресс, современный ИИ все еще далек от уровня "универсального решателя проблем". Бизнесу стоит трезво оценивать возможности технологии и использовать ее как усилитель человеческого интеллекта, а не как его замену.
Исследователи сделали Factorio Learning Environment открытым исходным кодом, так что любая компания может использовать эту платформу для оценки возможностей ИИ-решений перед их внедрением в бизнес.
Оригинал статьи читайте по ссылке.